基于数据挖掘的网络信息采集系统设计

网络信息采集的效率直接影响着用户查询信息的时新性,为了满足人们海量的数据需求,研究基于数据挖掘的网络信息采集系统。在系统总体结构设计中,基于hadoop分布式集群,形成中心化拓扑主从结构,负责网络信息的采集任务。获取网页源代码,计算网页更新概率,得到大规模平行网页信息;基于数据挖掘寻找信息关联关系,过滤无用信息;建立网络信息采集模块、变更管理模块和网站登录模块,利用爬取技术完成网络信息采集,实现系统设计。经实验论证分析,设计系统信息采集较快。     

基于数据融合与挖掘的城市综合管廊运维管理探索

在分析城市综合管廊运维管理现状、存在问题基础上,通过优化城市综合管廊网络架构与数据采集周期,并结合综合管廊BIM数据、GIS数据、管廊环境数据、管廊设备状态数据、管廊设备能效数据进行基于时序化特征的数据深度融合与基于关联规则的数据挖掘,以提升综合管廊运维的智慧化建设,降低管廊故障率与运维成本。     

基于数据挖掘的数学课程辅助教学系统设计

为解决传统教学系统资源调度效率偏低的问题,提出基于数据挖掘的数学课程辅助教学系统。首先,设计数学课程辅助资源管理模块,为教师与学生提供对应的课程资源信息;其次,采用模糊关联特征匹配方法设计系统资源调度功能,提高资源调度的质量与效率;最后,利用数据挖掘技术设计数学课程教学数据库,存储各项教学信息与资源。通过系统测试可知,该教学系统的准确率较高,优于传统系统。     

基于人工智能的计算机网络异常数据挖掘方法

针对现有网络异常数据检测方法存在异常数据挖掘精准度较低的问题,本文设计基于人工智能（Artificial Intelligence,AI）的计算机网络异常数据挖掘方法。确定出网络异常数据属性集,全方位分析计算机网络数据;在属性集中提取出计算机网络异常因子,分析异常数据的特点;利用AI技术构建异常数据挖掘模型,在缩短数据挖掘时间的基础上,提高数据挖掘精准度,进而得到更加有效的计算机网络异常数据。采用对比实验的方式,验证了该方法的数据挖掘精准度更高,网络运行可靠性更强,极具推广价值。     

聚类分析技术及其应用研究

聚类分析是数据挖掘的重要概念,它广泛应用于模式识别、图像处理、数据分析和市场研究等领域,但在评价中的应用研究却很少,针对这些问题,把聚类分析技术的基本概念和方法运用于评价,并通过实例阐述其在评价中应用的重要性。     

新法合成磷酸锌锂及其多重数据挖掘

对合成磷酸锌锂的新方法进行了研究.以磷酸锌铵和碳酸锂为原料经室温固相反应得到前驱体,接着让这一前驱体在高温下保温晶化得结晶形态的磷酸锌锂.基于均匀设计试验方案以及数据挖掘技术的应用,研究了研磨时间、保温时间、保温温度对磷酸锌锂晶体合成的影响.XRD表征的结果表明,用最佳工艺条件合成得到的产物为63 nm的LiZnPO4,且产物产率高达99.5%.实验成功地同时优化控制了磷酸锌锂的组成及产率,从而得到比较纯净的、结晶态的磷酸锌锂晶体.     

基于FTP-图的时间序列研究及在设备监控中应用

采用FTP-图(频繁时序图)的时间序列方法对流程企业中的实际运行数据进行数据挖掘,首先给出基于拓扑关系的时间序列的定义,分析FTP-图连接、候选TP-图剪枝和采用哈希树的候选TP-图计数方法,然后采用模糊理论找出偏离常规运行状态的参数点并模糊化,采用时间窗对参数离散处理,得到时间序列数据库.根据Apriori算法原理,提出基于FTP-图的时间序列分析算法并编程实现,起到对设备故障预警和生产优化的决策作用.     

一种挖掘最大频繁项目集的优化算法

提出一种与Apiori算法思想截然相反的算法,称为组分解挖掘算法GDMA(Grouping-Decompo-sition Mining Algorithm).该算法通过分解较大的非频繁项目集来产生较小候选项目集,使得扫描数据库次数明显减少,同时产生的候选项目集的数据量也大大减少,大大提高了挖掘效率.     

数据挖掘在图书馆管理上的应用

随着学生和图书馆里文献资料的数量增涨,图书馆管理系统的数据正呈指数增长。使用传统的人工统计方法不可能进行完整的、如此大量的数据分析,如何巧妙的提取求的信息然后进行充分的利用成为了个让人头疼的问题。而利用数据挖掘技术可以很轻松的解决上述问题。文章通过使用k-means算法进行聚类挖掘得到了个完整高效的统计结果,进而根据统计结果对图书馆的管理进行改善,可以提供更好、更人性化的服务。后,文章对未来数据挖掘技术在图书馆的数据管理方面的应用进行了展望和畅想。     

基于决策树方法的油炸型方便面品质评价研究

本实验以市场占有率为80%～90%的国内主要方便面生产厂家的12个主打品牌的205个油炸型方便面样品为研究对象,首先以8个专家感官评价项目为指标,采用K-均值法对感官品评数据进行了聚类分析;根据聚类分析结果再应用决策树分析方法,以15个物性检测项目为指标,建立感官品评和面条物性指标之间关系模型。结果表明,所建立的决策树模型吻合感官品评聚类结果的精度达到95.61%,实现了表达仪器测量值与感官品评之间关系的目的,可为油炸型方便面品质评价提供一种客观定量化的方法。